Con 20 años de experiencia en análisis de datos y modelado predictivo en el sector eléctrico, Javier es actualmente responsable de detección de fraudes y científico principal de datos en Endesa e-Distribución desde 2016, donde aplica Machine Learning y administra un equipo de científicos de datos e ingenieros de datos. Obtuvo el nivel maestro de competencias de Kaggle en febrero de 2016 y ha participado en más de 24 competencias diferentes aplicando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para resolver desafíos comerciales reales. Es coautor de dos artículos sobre la aplicación de Machine Learning y Deep Learning en la detección de pérdidas no técnicas de energía eléctrica. También es un orador frecuente en las reuniones de Machine Learning y coorganiza Kaggle Days Meetup en Madrid y Sevilla.
Experiencia Profesional
- Responsable de detección de fraude y científico principal de datos en Endesa e-Distribución, España, 2016-presente
- Responsable de medición y medición remota automática en Endesa e-Distribución, España, 2001-2016
Experiencia Académica
- Profesor Asociado de competiciones de ciencia de datos, Master Business Analytics & Big Data, IE School HST, Madrid, España, 2019-Presente
- Profesor Asociado de Machine Learning, Master Big Data & Business Analytics, IMF School, Sevilla y Málaga, España, 2019-Presente
- Profesor Asociado de asignaturas Advanced Machine Learning y Data Analytics, Master Big Data & Analytics, Datahack School, Sevilla, España, 2018-Presente
Formación Académica
- Diploma universitario en Data Science y Big Data, Universidad de Sevilla, España, 2016
- Licenciado + Máster en Marketing, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad de Sevilla, España, 2010
- Licenciado en Ciencias + Master of Science en Ingeniería de Telecomunicación, Escuela Superior Ingeniería, Universidad de Sevilla, España, 2000
